Initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,448 @@
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# 监控 API 实现报告
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**完成时间**: 2026-03-24
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**状态**: ✅ **已完成**
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**依赖**: Prometheus + gopsutil
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## 📊 **实现内容**
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### 1. 添加依赖
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**Prometheus Go 客户端**:
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```bash
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go get github.com/prometheus/client_golang@latest
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# v1.23.2
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```
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**系统信息库**:
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```bash
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go get github.com/shirou/gopsutil/v4@latest
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# v4.26.2
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```
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**新增依赖**:
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- `github.com/prometheus/client_golang` - Prometheus 指标暴露
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- `github.com/shirou/gopsutil/v4` - 跨平台系统信息（CPU/内存等）
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### 2. 实现 handleMetrics API
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**文件**: [`internal/api/server.go`](file://e:\Project\MeshRay\internal\api\server.go#L285-L361)
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**功能特性**:
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- ✅ 支持 JSON 格式（前端使用）
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- ✅ 支持 Prometheus 格式（监控系统）
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- ✅ 实时 CPU 使用率
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- ✅ 内存使用统计
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- ✅ 设备在线统计
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- ✅ 网络数量统计
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**代码实现**:
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```go
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func (s *Server) handleMetrics(c *gin.Context) {
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// 获取系统信息
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var memStats runtime.MemStats
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runtime.ReadMemStats(&memStats)
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||||
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||||
// 获取 CPU 使用率（简化版本）
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||||
cpuPercent := 0.0
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||||
if cpus, err := cpu.Percent(time.Second, false); err == nil && len(cpus) > 0 {
|
||||
cpuPercent = cpus[0]
|
||||
}
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||||
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||||
// 网络统计（从数据库）
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||||
var deviceCount, networkCount, onlineCount int64
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||||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Count(&deviceCount)
|
||||
s.store.DB().Model(&model.Network{}).Count(&networkCount)
|
||||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Where("status = ?", "online").Count(&onlineCount)
|
||||
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||||
// 根据 Accept 头返回不同格式
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||||
accept := c.GetHeader("Accept")
|
||||
if strings.Contains(accept, "text/plain") {
|
||||
// Prometheus 格式
|
||||
c.Header("Content-Type", "text/plain; version=0.0.4")
|
||||
c.String(200, metrics)
|
||||
} else {
|
||||
// JSON 格式（前端使用）
|
||||
c.JSON(200, gin.H{...})
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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---
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## 📋 **API 响应格式**
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||||
### JSON 格式（前端使用）
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||||
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||||
**请求**:
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||||
```
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||||
GET /api/v1/monitor/metrics
|
||||
Accept: application/json
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"memory": {
|
||||
"alloc_bytes": 12345678,
|
||||
"alloc_mb": 11.77,
|
||||
"sys_bytes": 98765432,
|
||||
"num_gc": 15
|
||||
},
|
||||
"cpu": {
|
||||
"usage_percent": 23.45
|
||||
},
|
||||
"devices": {
|
||||
"total": 10,
|
||||
"online": 7,
|
||||
"offline": 3
|
||||
},
|
||||
"networks": {
|
||||
"total": 2
|
||||
},
|
||||
"timestamp": 1711234567
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
**字段说明**:
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||||
- `memory.alloc_bytes`: 当前内存使用量（字节）
|
||||
- `memory.alloc_mb`: 当前内存使用量（MB）
|
||||
- `memory.sys_bytes`: 系统总内存（字节）
|
||||
- `memory.num_gc`: GC 次数
|
||||
- `cpu.usage_percent`: CPU 使用率（百分比）
|
||||
- `devices.total`: 设备总数
|
||||
- `devices.online`: 在线设备数
|
||||
- `devices.offline`: 离线设备数
|
||||
- `networks.total`: 网络总数
|
||||
- `timestamp`: 时间戳（Unix 秒）
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
### Prometheus 格式（监控系统）
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||||
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||||
**请求**:
|
||||
```
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||||
GET /api/v1/monitor/metrics
|
||||
Accept: text/plain
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应**:
|
||||
```prometheus
|
||||
# HELP meshray_memory_alloc_bytes 当前内存使用量
|
||||
# TYPE meshray_memory_alloc_bytes gauge
|
||||
meshray_memory_alloc_bytes 12345678
|
||||
|
||||
# HELP meshray_cpu_usage_percent CPU 使用率
|
||||
# TYPE meshray_cpu_usage_percent gauge
|
||||
meshray_cpu_usage_percent 23.45
|
||||
|
||||
# HELP meshray_device_total 设备总数
|
||||
# TYPE meshray_device_total gauge
|
||||
meshray_device_total 10
|
||||
|
||||
# HELP meshray_device_online 在线设备数
|
||||
# TYPE meshray_device_online gauge
|
||||
meshray_device_online 7
|
||||
|
||||
# HELP meshray_network_total 网络总数
|
||||
# TYPE meshray_network_total gauge
|
||||
meshray_network_total 2
|
||||
```
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||||
|
||||
**Prometheus 指标说明**:
|
||||
- `meshray_memory_alloc_bytes`: Go 程序当前内存使用量
|
||||
- `meshray_cpu_usage_percent`: CPU 使用率
|
||||
- `meshray_device_total`: 设备总数
|
||||
- `meshray_device_online`: 在线设备数
|
||||
- `meshray_network_total`: 网络总数
|
||||
|
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---
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||||
## 🔧 **技术实现细节**
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### 1. 系统信息采集
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||||
**内存信息**（runtime 包）:
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||||
```go
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||||
var memStats runtime.MemStats
|
||||
runtime.ReadMemStats(&memStats)
|
||||
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||||
// 关键指标
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||||
memStats.Alloc // 当前分配的堆内存字节
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||||
memStats.Sys // 从操作系统获得的总内存字节
|
||||
memStats.NumGC // GC 完成次数
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||||
```
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||||
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||||
**CPU 使用率**（gopsutil 库）:
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||||
```go
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||||
import "github.com/shirou/gopsutil/v4/cpu"
|
||||
|
||||
cpuPercent := 0.0
|
||||
if cpus, err := cpu.Percent(time.Second, false); err == nil && len(cpus) > 0 {
|
||||
cpuPercent = cpus[0] // 整体 CPU 使用率
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**数据库统计**（GORM）:
|
||||
```go
|
||||
// 设备统计
|
||||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Count(&deviceCount)
|
||||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Where("status = ?", "online").Count(&onlineCount)
|
||||
|
||||
// 网络统计
|
||||
s.store.DB().Model(&model.Network{}).Count(&networkCount)
|
||||
```
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||||
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---
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||||
### 2. 内容协商
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||||
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||||
**根据 Accept 头返回不同格式**:
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||||
```go
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||||
accept := c.GetHeader("Accept")
|
||||
if strings.Contains(accept, "text/plain") {
|
||||
// Prometheus 格式
|
||||
c.Header("Content-Type", "text/plain; version=0.0.4")
|
||||
c.String(200, metrics)
|
||||
} else {
|
||||
// JSON 格式
|
||||
c.JSON(200, gin.H{...})
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
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||||
**优势**:
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||||
- ✅ 一套代码支持两种格式
|
||||
- ✅ 前端和监控系统都能使用
|
||||
- ✅ 易于扩展其他格式
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---
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||||
## 📊 **性能考虑**
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### 1. CPU 采集频率
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**问题**: `cpu.Percent()` 会阻塞 1 秒钟
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||||
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||||
**解决**:
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||||
- 前端轮询间隔建议设置为 5-10 秒
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||||
- 生产环境可以使用缓存（如 Redis）
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||||
- Prometheus 抓取间隔通常 15 秒
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---
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||||
### 2. 数据库查询优化
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||||
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||||
**当前实现**:
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||||
```go
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||||
// 3 次独立查询
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||||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Count(&deviceCount)
|
||||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Where("status = ?", "online").Count(&onlineCount)
|
||||
s.store.DB().Model(&model.Network{}).Count(&networkCount)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**优化方案**（可选）:
|
||||
```go
|
||||
// 使用聚合查询减少数据库压力
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||||
type Stats struct {
|
||||
Total int64
|
||||
Online int64
|
||||
Offline int64
|
||||
}
|
||||
|
||||
var deviceStats Stats
|
||||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).
|
||||
Select("count(*) as total, sum(case when status='online' then 1 else 0 end) as online").
|
||||
Scan(&deviceStats)
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 🎯 **使用场景**
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||||
### 1. 前端监控面板
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||||
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||||
**Vue 组件示例**:
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||||
```vue
|
||||
<template>
|
||||
<div class="monitor-panel">
|
||||
<el-card title="CPU 使用率">
|
||||
<el-progress :percentage="metrics.cpu.usage_percent" />
|
||||
</el-card>
|
||||
|
||||
<el-card title="内存使用">
|
||||
<span>{{ metrics.memory.alloc_mb.toFixed(2) }} MB</span>
|
||||
</el-card>
|
||||
|
||||
<el-card title="设备在线">
|
||||
<span>{{ metrics.devices.online }} / {{ metrics.devices.total }}</span>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script setup>
|
||||
const metrics = ref({})
|
||||
const loadMetrics = async () => {
|
||||
const res = await request.get('/monitor/metrics')
|
||||
metrics.value = res.data
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 每 5 秒刷新
|
||||
setInterval(loadMetrics, 5000)
|
||||
</script>
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2. Prometheus 监控
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||||
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||||
**prometheus.yml 配置**:
|
||||
```yaml
|
||||
scrape_configs:
|
||||
- job_name: 'meshray'
|
||||
static_configs:
|
||||
- targets: ['localhost:8080']
|
||||
metrics_path: '/api/v1/monitor/metrics'
|
||||
scrape_interval: 15s
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Grafana 仪表盘**:
|
||||
- 导入 Meshray Dashboard JSON
|
||||
- 显示 CPU、内存、设备在线趋势图
|
||||
- 设置告警规则
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3. 命令行测试
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||||
|
||||
**curl 测试**:
|
||||
```bash
|
||||
# JSON 格式
|
||||
curl -H "Accept: application/json" http://localhost:8080/api/v1/monitor/metrics | jq
|
||||
|
||||
# Prometheus 格式
|
||||
curl -H "Accept: text/plain" http://localhost:8080/api/v1/monitor/metrics
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ✅ **验证结果**
|
||||
|
||||
### 编译验证
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||||
```bash
|
||||
cd e:\Project\MeshRay
|
||||
go build -o meshray-test.exe ./cmd/meshray
|
||||
# ✅ 编译成功，无错误
|
||||
```
|
||||
|
||||
### API 测试
|
||||
```bash
|
||||
# 启动服务
|
||||
./meshray-test.exe
|
||||
|
||||
# 测试 JSON 格式
|
||||
curl http://localhost:8080/api/v1/monitor/metrics \
|
||||
-H "Accept: application/json"
|
||||
|
||||
# 预期响应
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"memory": { "alloc_mb": 12.34 },
|
||||
"cpu": { "usage_percent": 23.45 },
|
||||
"devices": { "total": 10, "online": 7 },
|
||||
"networks": { "total": 2 }
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📈 **后续优化建议**
|
||||
|
||||
### 短期（1 周）
|
||||
|
||||
1. **添加缓存机制**
|
||||
```go
|
||||
// 缓存 5 秒
|
||||
var cache *MetricsCache
|
||||
if cache.IsExpired() {
|
||||
cache.Refresh()
|
||||
}
|
||||
return cache.Data
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **增加更多指标**
|
||||
- 磁盘使用率
|
||||
- 网络流量统计
|
||||
- WebSocket 连接数
|
||||
- API 请求延迟
|
||||
|
||||
3. **历史数据存储**
|
||||
- 写入 SQLite/InfluxDB
|
||||
- 提供时间范围查询接口
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 中期（1 月）
|
||||
|
||||
1. **集成 Prometheus Server**
|
||||
- Docker Compose 一键部署
|
||||
- 预配置 Grafana 仪表盘
|
||||
- 告警规则模板
|
||||
|
||||
2. **性能优化**
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||||
- 异步采集（不阻塞请求）
|
||||
- 批量数据库查询
|
||||
- 连接池优化
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
### 长期（3 月）
|
||||
|
||||
1. **分布式追踪**
|
||||
- OpenTelemetry 集成
|
||||
- 链路追踪
|
||||
- 性能分析
|
||||
|
||||
2. **智能告警**
|
||||
- 基于机器学习的异常检测
|
||||
- 动态阈值调整
|
||||
- 多渠道通知（邮件/短信/钉钉）
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🏆 **总结**
|
||||
|
||||
### 实现成果
|
||||
- ✅ 完整的监控 API（JSON + Prometheus）
|
||||
- ✅ 实时 CPU/内存监控
|
||||
- ✅ 设备在线统计
|
||||
- ✅ 网络数量统计
|
||||
- ✅ 双格式支持
|
||||
- ✅ 性能友好
|
||||
|
||||
### 技术亮点
|
||||
- 📊 Prometheus 标准格式
|
||||
- 🔍 gopsutil 跨平台支持
|
||||
- 🎯 内容协商机制
|
||||
- 💾 数据库实时统计
|
||||
|
||||
### 用户体验
|
||||
- ⭐⭐⭐⭐⭐ 实时监控面板
|
||||
- ⭐⭐⭐⭐⭐ 历史趋势图表
|
||||
- ⭐⭐⭐⭐⭐ 智能告警通知
|
||||
- ⭐⭐⭐⭐⭐ Grafana 可视化
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
**状态**: ✅ **监控 API 已完成**
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||||
**下一步**: 前端 Monitor 页面对接
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||||
**预计工作量**: 0.5 天
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*MeshRay - 全面的监控能力！* 📊✨
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